Åpen oljekode og grafikkort

Tallknusere møter tallknusere.

På den ene siden: Forskere godt over gjennomsnittet interessert i tall.

På andre siden: Avanserte datamaskiner.

Verktøy: Grafikkort.

Metode: Algoritmer.

Mål: Å skape kjappe simuleringer.

Løsning: Snedig sammenskrudd programvare.

- Selve prosessoren i datamaskinen har svært mange transisistorer dedikert til logiske operasjoner og minne, sier Trond Hagen, forskningssjef i Sintef Ikts avdeling for anvendt matematikk.

Det han sikter til er at prosessorene som styrer datamaskinene, såkalte CPU-er, er designet for å kunne behandle mange ulike typer oppgaver. En grafikkprosessor (GPU), derimot, er laget spesifikt for å knuse tall. Derfor var Sintef tidlig ut med å outsource de tunge regneoppgavene til grafikkprosessorene.

- En GPU er mer egnet for mange vitenskapelige beregninger enn en CPU som er beregnet for å kjøre et operativsystem, påpeker Hagen.

Kongen av kalkulator

De kan få vesentlig større regnekraft ved å benytte grafikkprosessoren til sine tallkrevende oppgaver.

- En grafikkprosessor er rett og slett en kraftig matematisk prosessor, sier sjefsforsker Knut-Adreas Lie.

Men da forskere begynte å utnytte kraften som lå på grafikkortet, måtte det noen smarte triks til, minnes han.

- Til å begynne med måtte vi "lure" prosessoren til å tro at den lagde farger, mens den egentlig beregnet vannbølger eller hvordan olje flyter. Men etter hvert har Nvidia med flere innsett at det er et stort marked for det her, og har begynt å tilby grafikkort designet for beregninger og ikke grafikk, sier han.

Bokstavelig talt. Nå får du kjøpt grafikkort som ikke har skjermutgang. Det finnes til og med egne programmeringsspråk til formålet.

Raskere simulering

Simuleringene disse grafikkprosessorene lager kan gi økt utvinning av oljefelt eller brukes til beregning av CO2-lagring. De forteller noe om flyten av olje og gass langt der nede på dypet.

- I starten vet man lite om reservoaret. Det skytes seismikk og lages letemodeller. Det lages modeller som gir konseptuell forståelse av hvordan reservoaret ser ut, sier Lie.

Ved å putte all mulig slags reservoardata i et grid og ta i bruk ligninger som tar høyde for hvilke egenskaper de ulike grid-cellene har, kan forskerne komme opp med en modell som for eksempel beskriver ting som hvordan væskene i reservoaret vil flyte og hvor brønnene mest optimalt bør plasseres.

- Dataene omsettes til en modell som gjør at vi kan si hvor oljen vil flyte, hvor mye olje som vil produseres og hvordan dette endrer seg om man plasserer brønnene et annet sted.

Disse avanserte beregningene tar lang tid. Kanskje må du la maskinen stå og kverne over natta mens du ventet, selv om du bare flytter en brønn fra et punk til et annet i simuleringen.

Ved å bruke nye metoder, gjerne kombinert med GPU-er, kan det hende beregningen din er godt på vei ferdig innen du har hentet en ny kaffekopp. En måte å få dette til å skje på, kan være å droppe visse aspekter i kalkulasjonen. Noen modeller inneholder mer detaljer enn du trenger.

- Vi forsøker å øke interaktiviteten og få til raskere og mer nøyaktige beregninger, sier Lie.

Rask innovasjon

Det de har utviklet over tid, er to løsninger for resevoar-simulering. Koden i Open Porous Media-initiativet er skrevet i C++ for beregninger med høy effektivitet, mens Matlab Reservoir Simulation Toolbox er en verktøykasse til hurtig prototyping av nye simulatorer i Matlab. De er begge tilgjengelig som åpen kildekode, som har gitt gode effekter for forskerne.

- Olje og gassbransjen er gjerne veldig kommersielle, men vår tilnærming er åpen kildekode. Det har vi hatt ganske bra suksess med, sier Hagen.

Forrige utgave av Matlab-verktyøkassen ble sluppet i oktober i fjor. Innen desember hadde programpakken rundt 550 nedlastinger fra forskere, studenter og oljeselskaper rundt om i verden. Ikke så mye sammenlignes med jordas befolkning, men likevel et høyt tall om man i stedet regner ut fra hvor mange oljefelt det finnes i verden.

- Det er en alternativ vei til innovasjon. At programmet er tilgjengelig som åpen kildekode, akselererer innovasjonen hos oss og i næringslivet, sier Hagen, som mener det hele gir raskere tilgang til nye forskningsidéer.

- Det tar veldig langt tid å gå fra det å skrive en vitenskapelig artikkel til å få til en praktisk modell hos oljeselskapene. Dette er en måte å korte ned veien på. Det er viktig at det vi lager ikke bare blir et akademisk arbeid, påpeker han.